bro's coding

https://data.bccard.com

https://jsw6701.github.io/ai/1 [AI] AICE Associate 시험 내용 및 데이터 전처리, 머신러닝, 딥러닝 jsw6701.github.io

딥러닝Permalink 라이브러리 importPermalink import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout tf.random.set_seed(100) Sequential 모델 생성Permalink # Sequential() 모델 정의 하고 model로 저장 # input layer는 input_shape=() 옵션을 사용한다. # 39개 input layer # unit 4개 hidden layer # unit 3개 hidden layer # 1개 output layser : 이진분류 model = Sequential() model...

데이터 정규화/스케일링(Normalizing/Scaling)Permalink from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test)

Tranin, Test 데이터셋 분할Permalink 입력(X)과 레이블 (y) 나누기 = df1.drop('Churn', axis=1).values y = df1['Churn'].values from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, stratify=y, random_state=42) 모델 개발Permalink 모델별 바차트 그려주고 성능 확인을 위한 함수 # 모델별로 Recall 점수 저장 # 모델 Recall 점수 순서대로 바차트를 그려 모델별로 성능 확인 가능 from sklearn.metrics import accu..

오브젝트 타입 골라서 → 전부 숫자형Permalink LabelEncoder 활용 : Pandas get_dummies 함수 이용하여 One-Hot-Encoding cal_cols = df.select_dtypes('object').columns.values df1 = pd.get_dummies(data=df, columns=cal_cols)

시각화Permalink 라이브러리 import import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline Bar Chart df[’gender’].value_counts().plot(kind=’bar’) Object 컬럼 하나씩 가져와서 Bar 차트 그리기 object_list = df.select_dtypes('object').columns.values for col in object_list: df[col].value_counts().plot(kind='bar') plt.title(col) plt.show() Histgram import seaborn as sns sns.histplot(data=df, x=’tenure’, hue=’Churn’) 곡선 히스토그램 : s..

필요 라이브러리 임포트 import numpy as np import pandas as pd #파일 읽어오기 df = pd.read_csv(’data_v1.csv’) #탐색적 데이터 분석 #상위 디폴트 5개 : df.head() #하위 디폴트 5개 : df.tail() #자료구조 파악 : df.info() #데이터 인덱스 : df.index #데이터 컬럼명 : df.columns #데이터 Values : df.values #Null 데이터 확인 : df.isnull().sum() #통계 정보 : df.describe() #데이터 전처리 #자료 구조 파악 info 사용(Row, column, Not-null, type) #customerID는 필요 없으니 삭제 df.drop(’customerID’, axi..

Events | jQuery API Documentation Attach a handler to an event for the elements. Bind an event handler to the “blur” JavaScript event, or trigger that event on an element. Bind an event handler to the “change” JavaScript event, or trigger that event on an element. Bind an event han api.jquery.com